检索结果-内蒙古大学图书馆

小型微型计算机系统 2025年第2期46卷 314-320页

作者：邓福康许英豪张建山陈星福州大学计算机与大数据学院福州350116 福州大学梅努斯国际工程学院福州350116 闽江学院计算机与控制工程学院福州350108 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州350116

随着物联网和5G的不断发展,用户对流畅体验感的需求日益迫切,对于数据传输速率、响应延迟和服务质量的要求不断提高.边缘计算范式能够使服务器更加接近用户和设备,更快地响应数据请求,提高网络的效率和可扩展性,从而提供更好的用户体验... 详细信息

随着物联网和5G的不断发展,用户对流畅体验感的需求日益迫切,对于数据传输速率、响应延迟和服务质量的要求不断提高.边缘计算范式能够使服务器更加接近用户和设备,更快地响应数据请求,提高网络的效率和可扩展性,从而提供更好的用户体验.在此基础上了,本文提出了一种多边缘计算服务器协同提供计算服务的网络系统模型,并定义了服务部署和计算任务卸载联合优化问题.针对该问题,提出了一种基于蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)的服务部署和计算任务卸载联合优化问题解决策略.实验结果表明,相较于基准策略,所提出的策略能够显著降低任务完成时延和能耗,并有效提高网络的效率和可扩展性.

关键词：边缘计算服务部署任务卸载蚁群优化算法

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基于变径槽轮的无人机条施装置设计与试验

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农业工程学报 2025年第7期41卷 13-21页

作者：王国宾张同升兰玉彬薛新宇丁素明明锐孔令标宋灿灿山东理工大学农业工程与食品科学学院淄博255049 山东省农业航空智能装备工程技术研究中心淄博255049 农业农村部南京农业机械化研究所南京210014 闽江学院计算机与大数据学院/福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350108

针对目前无人机撒施产生的颗粒物料散乱,以及使用槽轮排料存在的物料残留料槽且难清理的问题,该研究设计了一种基于变径槽轮的颗粒肥料条施装置。首先将传统槽轮拆分为料槽与中心轴,并以凸轮轴为固定件代替中心轴,利用凸轮轴旋转使料槽... 详细信息

针对目前无人机撒施产生的颗粒物料散乱,以及使用槽轮排料存在的物料残留料槽且难清理的问题,该研究设计了一种基于变径槽轮的颗粒肥料条施装置。首先将传统槽轮拆分为料槽与中心轴,并以凸轮轴为固定件代替中心轴,利用凸轮轴旋转使料槽容量产生周期变化。设计了可调整作业间距的导流装置,采用分层布局将整体装置进行集中,不仅实现了成行施肥且避免了结构冗杂。装置整体通过电力驱动,实现对槽轮转速、风力大小和作业间距的调控。采用离散元仿真软件EDEM建立条施装置排肥部分的仿真模型,分析其结构设计及排肥轮转速变化对颗粒肥运动的影响,优化排肥器的结构设计。结果表明,装置的不同管道间的排量均匀性好,变异系数均值最高为1.30%,变径槽轮能够更好更快地排出料槽内的物料,明显改善物料残留问题;台架试验测试装置在槽轮转速为120 r/min时排量最高为453 g/s。田间试验结果表明,导流管夹角影响行距及成条性指数,成条指数最小值为29.1%,整体成条效果好。该装置具有较好的肥料成条作业效果,可为无人机条施技术的研究提供参考。

关键词：农用无人机条施装置变径槽轮 EDEM

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基于变径槽轮的无人机条施装置设计与试验

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农业工程学报 2025年第7期 13-21页

作者：王国宾张同升兰玉彬薛新宇丁素明明锐孔令标宋灿灿山东理工大学农业工程与食品科学学院山东省农业航空智能装备工程技术研究中心农业农村部南京农业机械化研究所闽江学院计算机与大数据学院/福建省信息处理与智能控制重点实验室

针对目前无人机撒施产生的颗粒物料散乱，以及使用槽轮排料存在的物料残留料槽且难清理的问题，该研究设计了一种基于变径槽轮的颗粒肥料条施装置。首先将传统槽轮拆分为料槽与中心轴，并以凸轮轴为固定件代替中心轴，利用凸轮轴旋转使... 详细信息

针对目前无人机撒施产生的颗粒物料散乱，以及使用槽轮排料存在的物料残留料槽且难清理的问题，该研究设计了一种基于变径槽轮的颗粒肥料条施装置。首先将传统槽轮拆分为料槽与中心轴，并以凸轮轴为固定件代替中心轴，利用凸轮轴旋转使料槽容量产生周期变化。设计了可调整作业间距的导流装置，采用分层布局将整体装置进行集中，不仅实现了成行施肥且避免了结构冗杂。装置整体通过电力驱动，实现对槽轮转速、风力大小和作业间距的调控。采用离散元仿真软件EDEM建立条施装置排肥部分的仿真模型，分析其结构设计及排肥轮转速变化对颗粒肥运动的影响，优化排肥器的结构设计。结果表明，装置的不同管道间的排量均匀性好，变异系数均值最高为1.30%，变径槽轮能够更好更快地排出料槽内的物料，明显改善物料残留问题；台架试验测试装置在槽轮转速为120 r/min时排量最高为453 g/s。田间试验结果表明，导流管夹角影响行距及成条性指数，成条指数最小值为29.1%，整体成条效果好。该装置具有较好的肥料成条作业效果，可为无人机条施技术的研究提供参考。

关键词：农用无人机条施装置变径槽轮 EDEM

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跨模态对比学习的医学影像报告自动生成方法

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小型微型计算机系统 2024年

作者：陈淮玺吴运兵刘建成曾坤陈开志福州大学计算机与大数据学院数字福建金融大数据研究所闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室

医学影像报告自动生成领域因图像与文本在不同语义空间中的分布差异，导致模态之间映射困难，从而出现误判、漏判、以及报告描述缺乏专业性与流畅性等问题。为此，本文提出一种基于跨模态对比学习的自动生成方法。首先，通过检索和比较... 详细信息

医学影像报告自动生成领域因图像与文本在不同语义空间中的分布差异，导致模态之间映射困难，从而出现误判、漏判、以及报告描述缺乏专业性与流畅性等问题。为此，本文提出一种基于跨模态对比学习的自动生成方法。首先，通过检索和比较医学图像与其相关病史信息，获取图像差异，然后结合患者病史语义特征生成初步报告。接着，将初步报告输入跨模态语义同步记忆单元，记忆单元中存储输入图像与真实报告特征信息，计算报告与记忆单元样本点之间对比损失，不仅缩小生成报告与正样本之间距离，还扩大与负样本间距离，以优化视觉-文本特征提取器，最终生成优化后与图像信息高度一致的报告。实验结果表明，与DeltaNet模型相比，在IU X-Ray和MIMIC-CXR两个基准数据集上，BLEU-4和CIDEr指标分别提升1.3%和11.5%，表明本文方法可以有效提升报告准确性与可读性。

关键词：医学影像报告生成跨模态对比学习语义对齐

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FAQ-CNN:面向量化卷积神经网络的嵌入式FPGA可扩展加速框架

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计算机研究与发展 2022年第7期59卷 1409-1427页

作者：谢坤鹏卢冶靳宗明刘义情龚成陈新伟李涛南开大学计算机学院天津300350 天津市网络与数据安全技术重点实验室(南开大学) 天津300350 计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院) 福州350108

卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型量化可有效压缩模型尺寸并提升CNN计算效率.然而,CNN模型量化算法的加速器设计,通常面临算法各异、代码模块复用性差、数据交换效率低、资源利用不充分等问题.对此,提出一种面向量... 详细信息

卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型量化可有效压缩模型尺寸并提升CNN计算效率.然而,CNN模型量化算法的加速器设计,通常面临算法各异、代码模块复用性差、数据交换效率低、资源利用不充分等问题.对此,提出一种面向量化CNN的嵌入式FPGA加速框架FAQ-CNN,从计算、通信和存储3方面进行联合优化,FAQ-CNN以软件工具的形式支持快速部署量化CNN模型.首先,设计面向量化算法的组件,将量化算法自身的运算操作和数值映射过程进行分离;综合运用算子融合、双缓冲和流水线等优化技术,提升CNN推理任务内部的并行执行效率.然后,提出分级编码与位宽无关编码规则和并行解码方法,支持低位宽数据的高效批量传输和并行计算.最后,建立资源配置优化模型并转为整数非线性规划问题,在求解时采用启发式剪枝策略缩小设计空间规模.实验结果表明,FAQ-CNN能够高效灵活地实现各类量化CNN加速器.在激活值和权值为16 b时,FAQ-CNN的加速器计算性能是Caffeine的1.4倍;在激活值和权值为8 b时,FAQ-CNN可获得高达1.23TOPS的优越性能.

关键词：卷积神经网络量化量化算法解耦并行编解码片上资源建模加速器设计

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移动边缘计算中的无人机三维部署和内容缓存优化方法

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计算机应用研究 2024年第4期41卷 1143-1149页

作者：唐焕博陈星张建山福州大学计算机与大数据学院福州350116 福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州350116 教育部空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350002 闽江学院计算机与控制工程学院福州350108

随着无线网络中的移动数据流量爆炸式增长,支持高速缓存的无人机被应用于移动计算领域充当边缘服务器,为网络中的用户提供按需服务。为了在满足其他资源约束的条件下,给用户带来更好的体验,通过联合优化无人机部署、缓存放置和用户关联... 详细信息

随着无线网络中的移动数据流量爆炸式增长,支持高速缓存的无人机被应用于移动计算领域充当边缘服务器,为网络中的用户提供按需服务。为了在满足其他资源约束的条件下,给用户带来更好的体验,通过联合优化无人机部署、缓存放置和用户关联以实现最小化所有用户的内容访问时延,并为用户提供质量不同的内容缓存服务。针对多无人机和地面基站协同提供缓存服务的场景,提出了一种基于迭代优化的联合优化算法。该算法通过迭代求解由目标问题分解得到的三个子问题的方式来获得具有收敛性保证的次优解决方案。首先,采用基于连续凸近似的算法求解无人机部署子问题;其次,采用基于贪心的算法求解内容缓存子问题;然后,利用基于罚函数的连续凸近似算法求解用户关联子问题;最后,对上述过程重复迭代,得到目标问题的一个次优解。多次仿真实验验证了所提算法的有效性和可行性。仿真结果表明,与基准算法相比,所提联合优化算法在平均内容访问时延、缓存命中率两方面均具有更好的性能。

关键词：移动边缘计算无人机三维部署内容缓存用户关联凸优化

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基于多分主干外部注意力网络的水声信号识别

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计算机系统应用 2024年第4期33卷 263-270页

作者：王越李佐勇颜佳泉胡蓉福建理工大学计算机科学与数学学院福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福州350118 闽江学院计算机与大数据学院福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350121

水声信号识别近年来备受关注,由于海洋信道具有时变空变性、信号传播的衰落特性和水下目标声源具有复杂多变性,水声信号识别任务面临巨大挑战.传统的水声信号识别方法难以充分获取目标的表征信息且不具备良好的抗噪声能力,识别效果有待... 详细信息

水声信号识别近年来备受关注,由于海洋信道具有时变空变性、信号传播的衰落特性和水下目标声源具有复杂多变性,水声信号识别任务面临巨大挑战.传统的水声信号识别方法难以充分获取目标的表征信息且不具备良好的抗噪声能力,识别效果有待提升.针对上述问题,本文提出一种基于多分支外部注意力网络(multi-branch external attention network,MEANet)的水声信号识别方法,可以在复杂海洋环境下充分获取水声信号的特征并进行识别.MEANet由多分支主干网络,通道、空间注意力模块和外部注意力模块组成.首先,输入数据通过多个并行的主干网络分支,提取水声信号不同层级的特征信息;其次,辅以通道、空间注意力模块对水声信号的通道和空间维度分别进行加权,调节不同通道和空间位置对特征表示的重要性;最后,整合外部注意力模块,以外部记忆单元和附加计算来引导网络的特征提取和预测,从而显著提高模型的识别率和鲁棒性.实验结果表明,本文提出的MEANet在ShipsEar数据集上的水声信号识别率达到98.84%,显著优于其他对比算法,证实了其有效性.

关键词：水声信号识别多分支主干注意力机制音频分类时频分析

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基于视觉误差与语义属性的零样本图像分类

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计算机应用 2020年第4期40卷 1016-1022页

作者：徐戈肖永强汪涛陈开志廖祥文吴运兵闽江学院计算机与控制工程学院福州350108 福州大学数学与计算机科学学院福州350116 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 福州350116 数字福建金融大数据研究所福州350116

在图像分类的实际应用过程中,部分类别可能完全没有带标签的训练数据。零样本学习(ZSL)的目的是将带标签类别的图像特征等知识迁移到无标签的类别上,实现无标签类别的正确分类。现有方法在测试时无法显式地区分输入图像属于已知类还是... 详细信息

在图像分类的实际应用过程中,部分类别可能完全没有带标签的训练数据。零样本学习(ZSL)的目的是将带标签类别的图像特征等知识迁移到无标签的类别上,实现无标签类别的正确分类。现有方法在测试时无法显式地区分输入图像属于已知类还是未知类,很大程度上导致未知类在传统设定下的ZSL和广义设定下的ZSL(GZSL)上的预测效果相差甚远。为此,提出一种融合视觉误差与属性语义信息的方法来缓解零样本图像分类中的预测偏置问题。首先,设计一种半监督学习方式的生成对抗网络架构来获取视觉误差信息,由此预测图像是否属于已知类;然后,提出融合属性语义信息的零样本图像分类网络来实现零样本图像分类;最后,测试融合视觉误差与属性语义的零样本图像分类方法在数据集AwA2和CUB上的效果。实验结果表明,与对比模型相比,所提方法有效缓解了预测偏置问题,其调和指标H在AwA2(Animal with Attributes)上提升了31.7个百分点,在CUB(Caltech-UCSD-Birds-200-2011)上提升了8.7个百分点。

关键词：零样本学习图像分类生成对抗网络视觉误差属性语义

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基于频率感知图像恢复的自监督肝部病灶检测

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计算机系统应用 2024年第12期33卷 30-42页

作者：梁金鑫李炜唐郑熠李佐勇福建理工大学计算机科学与数学学院福州350118 福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室福州350118 闽江学院计算机与大数据学院福州350121 福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350121

计算机断层扫描产生的肝部影像为医生进行肝部病灶区域发现提供了素材.但肝部病灶的人工检测严重依赖于医生的专业技能,且费时费力.现有的肝部病灶区域检测算法对细微病灶的检测效果欠佳.为此,本文提出了一种基于频率感知图像恢复的自... 详细信息

计算机断层扫描产生的肝部影像为医生进行肝部病灶区域发现提供了素材.但肝部病灶的人工检测严重依赖于医生的专业技能,且费时费力.现有的肝部病灶区域检测算法对细微病灶的检测效果欠佳.为此,本文提出了一种基于频率感知图像恢复的自监督肝部病灶检测算法.首先,此算法设计了一个基于合成异常的自监督任务,用于合成更加广泛且适宜的伪异常图像,从而缓解算法模型训练时异常数据不足的问题.其次,为了抑制重建网络对合成肝部异常的敏感性,设计了提取图像高频信息的模块,通过从图像的高频成分中恢复图像,以减轻重建网络对异常的不利泛化.最后,其采用权重衰减训练策略以训练分割子网络,减少训练前期的琐碎解问题,实现局部细微病灶的检测.在真实公开数据集上进行的大量实验表明,本文方法在肝部病灶检测任务中取得了领先的性能.

关键词：异常检测肝脏CT 自监督学习合成数据

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YOLOv4-tiny的绝缘子缺陷检测算法

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武夷学院学报 2024年第12期43卷 17-24页

作者：刘维娜钟宇宁余兆钗福建信息职业技术学院物联网与人工智能学院福建福州350008 国网武平县供电公司福建龙岩364300 福建省信息处理与智能控制重点实验室福建福州350121 闽江学院计算机与大数据学院福建福州350121

提出一种基于YOLOv4-tiny的绝缘子缺陷检测算法,该算法在YOLOv4-tiny的特征提取网络中加入有效通道注意力网络,明显增强从主干网络中提取的特征质量。在特征融合阶段,将原本的FPN改进成为两条特征融合路径双向特征金字塔结构,使不同尺... 详细信息

提出一种基于YOLOv4-tiny的绝缘子缺陷检测算法,该算法在YOLOv4-tiny的特征提取网络中加入有效通道注意力网络,明显增强从主干网络中提取的特征质量。在特征融合阶段,将原本的FPN改进成为两条特征融合路径双向特征金字塔结构,使不同尺度特征之间能够更加充分的融合。最后在损失函数的设计上,使用能够解决检测过程中出现的正负样本数量不均衡问题的Focal损失代替二元交叉熵损失函数。实验结果表明:所提算法在平均分类精度和漏检误检方面有较大的提升,性能表现优异。

关键词：绝缘子电网运行安全 YOLOv4-tiny 特征金字塔 Focal损失

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